Antônio Wilson Vieira

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Formação

Graduação: Licenciatura em Matemática pela Unimontes (http://www.unimontes.br/) em 1.996

Especialização: Matemática Superior pela Unimontes (http://www.unimontes.br/) em 2.000

Mestrado: Matemática Aplicada pela PUC-Rio (http://www.mat.puc-rio.br/) em 2.003

Doutorado: Ciência da Computação em curso pelo DCC-UFMG (http://www.dcc.ufmg.br/) 2009-2012

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Breve histórico:

De 1.990 a 2.001 foi programador na RIMA Industrial (http://www.rima.com.br/) onde desenvolveu softwares para controle de metrologia e manutenção industrial.

De 2001 a 2011 é professor de Matemática pela Unimontes (http://www.unimontes.br/) onde lecionou para cursos de matemática e computação.

Em 2003 concluíu mestrado em Matemática Pela Puc-Rio (http://www.mat.puc-rio.br/) com o tema “Uma Abordagem Topológica para Simplificação de Malhas” sob orientação dos professores Dr. Hélio Lopes e Dr. Geovan Tavares.

De 2005 a 2008 coordenou a região MG07 do projeto OBMEP, Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas (www.obmep.org.br), do MCT em parceria com o IMPA (www.impa.br).

Em 2009 ingressou no curso de Doutorado em Ciências da Computação pelo DCC-UFMG, onde desenvolve pesquisas na área de Visão Computacional (www.dcc.ufmg.br) sob orientação do professor Mario F. Montenegro Campos.

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Publicações:

Distance matrices as invariant features for classifying MoCap data. Antônio Wilson Vieira, Thomas Lewiner, William Schwartz, Mario F. M. Campos. ICPR2012, Tsukuba/Japan, Dez 2012 (PDF 430KB ) ( BibTeX )

Abstract: This work introduces a new representation for Motion Capture data (MoCap) that is invariant under rigid transformation and robust for classification and annotation of MoCap data. This representation relies on distance matrices that fully characterize the class of identical postures up to the body position or orientation. This high dimensional feature descriptor is tailored using PCA and incorporated into an action graph based classification scheme. Classification experiments on publicly available data show the accuracy and robustness of the proposed MoCap representation.

STOP: Space-Time Occupancy Patterns for 3D Action Recognition from Depth Map Sequences. Antonio Wilson Vieira, Erickson R. Nascimento, Gabriel L. Oliveira, Zicheng Liu e Mario F.M. Campos. CIARP2012, Buenos Aires/Argentina, Set 2012 (PDF 360KB ) ( BibTeX )

Abstract: This paper presents Space-Time Occupancy Patterns (STOP), a new visual representation for 3D action recognition from sequences of depth maps. In this new representation, space and time axes are divided into multiple segments to define a 4D grid for each depth map sequence. The advantage of STOP is that it preserves spatial and temporal contextual information between space-time cells while being flexible enough to accommodate intra-action variations. Our visual representation is validated with experiments on a public 3D human action dataset. For the challenging cross-subject test, we significantly improved the recognition accuracy from the previously reported 74.7% to 84.8%. Furthermore, we present an automatic segmentation and time alignment method for online recognition of depth sequences.

Efficient Change Detection in 3D Environment for Autonomous Surveillance Robots based on Implicit Volume. Antônio Wilson Vieira, Paulo L. J. Drews, Mario F. M. Campos. ICRA2012, Minesota/USA, May 2012. (PDF 2MB) ( BibTeX )

Abstract: The ability to detect changes in the environment is an essential trait for robots commissioned to work in several applications. In surveillance, for instance, a robot needs to detect meaningful changes in the environment which is achieved by comparing current sensory data with previously acquired information from the environment. The large amount of sensory data, which are often complex and very noisy, explains the hardness inherent to this task. As an attempt to tackle this difficult problem, in this work, we present an efficient method to automatically segment 3D data into a segmented volume bounded by a surface, performed in the presence of noise and outliers. The method makes possible to efficiently apply boolean operations to 3D data in order to detect changes and to update existing maps. We show that our method is powerful, albeit simple, with linear time complexity. It has been validated in several trials using a mobile robot working in real environments and its performance was compared to another state-of-art algorithm. Experimental results demonstrate the efficiency of the proposed method, both in accuracy and computational cost.

Sparse Spatial Coding: A Novel Approach for Efficient and Accurate Object Recognition. Gabriel L. Oliveira, Erickson R. Nascimento, Antônio Wilson Vieira, Mario F. M. Campos. ICRA2012 Minesota/USA, May 2012. (pdf -----) (bib ----).

Abstract: Successful state-of-the-art object recognition techniques from images have been based on powerful techniques, such as sparse representation in order to replace the also popular vector quantization (VQ) approach. Recently, sparse coding, which is characterized by representing a signal in a sparse space, has raised the bar on several object recognition benchmarks. However, one serious drawback of sparse space based methods is that similar local features can be quantized

into different visual words. We present in this paper a new hybrid method, which combines a parse coding dictionary learning, a spatial constraint coding stage and an online classification method to improve object recognition. Furthermore, we also propose an efficient new offline algorithm.We overcome the problem of techniques which make use of sparse representation alone by generating the final representation with max pooling, presented for an online learning classifier. Experimental results show that, to the best of our knowledge, the results obtained over several object recognition datasets, such as Caltech 101, Caltech 256, Corel 5000 and Corel 10000, demonstrate that our approach achieves accuracy beyond the best previously published results on the same databases. We also show state-ofthe-art results on the MIT-67 indoor scene recognition dataset..

Improving Object Detection and Recognition for Semantic Mapping with an Extended Intensity and Shape based Descriptor. Erickson R. Nascimento, Gabriel L. Oliveira, Mario F. M. Campos, Antônio Wilson Vieira. IROS 2011 Workshop ASP (Sept 2011) : pp ------ (pdf -----) (bib ----)

Abstract: We propose an extended descriptor that efficiently combines intensity and shape information to improve discriminative power. We use this new descriptor to detect and recognize objects under different illumination conditions and apply it within an adaptive boost classification framework to provide semantic information in a mapping task. We compare the performance of our descriptor against two standard ones in the literature. Experimental results show that in spite of the simplicity of the descriptor and of the Adaboost training approach, high accuracy classification is obtained with fast processing time.

Mesh Denoising Using Quadric Error Metric. Antônio Wilson Vieira, Armando A. Neto, Douglas G. Macharet, Mario F. M. Campos. SIBGRAPI 2010 (Ago 2010) : pp 247-254 (PDF 6MB) ( BibTeX )

Abstract: In this work we present a new method for mesh denoising that uses an operator based on the Quadric Error Metric. This operator is able to estimate the local shape of the surface for each vertex, despite severe noise condition, distinguishing corners, edges and smooth regions in order to best adjust the vertex geometry to recover piecewise smoothing while preserving sharp features. Our method results in a simple algorithm for mesh denoising that can also be used to enhance sharp features present in the surface corrupted by noise. A frequency response analysis is also presented in order to evaluate the characteristics of this operator in the frequency spectrum of the mesh.

Stellar Mesh Simplification using Probabilistic Optimization. Antônio Wilson Vieira, Thomas Lewiner, Luiz Velho, Hélio Lopes, Geovan Tavares. Computer Graphics Forum (October 2004) : pp 825-838 (PDF 3MB) ( BibTeX ) “Best paper of the Sibgrapi 2003 conference “

Resumo: Esse artigo propõe a simplificação de malhas Fast Stellar, uma implementação rápida do algoritmo Four-Face Cluster. Neste método, uma otimização heurística e probabilística substitui a fila de prioridade do Four-Face Cluster original, o que rende um algoritmo 40% mais rápido com uma distorção similar. Este estende naturalmente para um esquema progressivo e/ou de multi-resolução para as superfícies combinatórias. Este trabalho também apresenta uma maneira simples de codificar a hierarquia das malhas em multi-resolução. Este trabalho enfatiza também os aspectos principais a serem considerados para desenvolver uma implementação prática e robusta desta técnica de simplificação, e analisa a influência dos parâmetros.

Efficient Edgebreaker for Surfaces of Arbitrary Topology. Thomas Lewiner, Hélio Lopes, Jarek Rossignac, Antônio Wílson Vieira. Sibgrapi 2004 (October 2004) (17th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing): pp 218-225 (PDF 905 KB) (BibTeX)

Resumo: Os modelos de superfícies usados pela computação gráfica tem milhões de faces triangulares e numerosas componentes conexas, alças e curvas de bordo. Edgebreaker e “Spirale Reversi” são exemplos de esquemas eficientes para compressão e descompressão de sua conectividade. Uma implementação simples e de tempo linear deste algoritmo foi proposto para superfícies triangulares de topologia esférica e subsequentemente extendido para superfícies com alças. Neste trabalho, extendemos o Edgebreaker para superfícies com múltiplas componentes, alças e múltiplas componentes de bordo. O resultado é uma solução simples e eficiente para compressão e descompressão de variedades descritas por superfícies combinatórias orientáveis .

Mesh Simplification and Compression Made Simple Using the Corner-Table. Antônio Wílson Vieira e Hélio Lopes. WJOGOS2003 (II Brazilian Workshop in Games and Digital Entretainment) http://www.icad.puc-rio.br/wjogos/acepted_papers.htm

Abstract Neste trabalho, adotamos uma simples e compacta estrutura de dados para representação de malhas triangulares chamada “Corner–Table”, que foi introduzida por Rossignak et al. in 2001. A principal vantagem da estrutura de dados “Corner–Table” é que esta usa apenas duas tabelas de inteiros para representar a conectividade da malha. Para ilustrar a simplificidade e potencial desta estrutura, apresentamos alguns algoritmos com aplicações para simplificação e compressão de malhas.

Fast Stellar Mesh Simplification. Antônio Wilson Vieira, Luiz Velho, Hélio Lopes, Geovan Tavares, Thomas Lewiner. Sibgrapi 2003 (16th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing) 27-34, 2003 (PDF 938 KB) (Entrada BibTeX)

Resumo: Esse artigo apresenta a simplificação estelar de malhas, uma implementação rápida do algoritmo “Four-Face Clusters” publicado por Luiz Velho (IMPA). Esta versão da técnica de simplificação de malhas utiliza uma heurística randomizada que substitui a fila de prioridade do algoritmo original. Assim, a nossa implementação fica em média 40% mais rápida. Na implementação, adotamos uma estrutura de dados muito concisa, que utiliza somente dois vetores de inteiros para representar a topoloigia das superfícies. Apresentamos também uma nova técnica para codificar a hierarquia de malhas gerada pelo algoritmo de simplificação. Essa codificação pode ser usada para a compressão e para transmissão progressiva de malhas.

Topological reconstuction of Oil reservoirs from seismics surfaces. Geovan Tavares, Rogerio Santos, Hélio Lopes, Thomas Lewiner, Antônio Wilson Vieira. IAMG 2003 (International Association for Mathematical Geology 2003) (PDF 1 MB) (Entrada BibTeX)

Resumo: A caracterização dos reservatórios de petróleo tem como componente o estudo da sua geometria e da sua topologia. Enquanto a geometria descreve a distribuição dos pontos e das propriedades associadas, i.e. a permeabilidade e a porosidade, a topologia estuda a sua conectividade. Uma das principais características do tratamento de dados sísmicos é a geração de um grande volume de dados. Esse processamento requer então técnicas de de cálculo intensas para extrair informanções desses dados. O objetivo dssa apresentação é de mostrar como reconstruir objetos geológicos, (canais, lobes, etc...) diretamente a partir dos dados sísmicos. Os dados são empilhados em grupos de desviação de tal forma que a leitura dos dados já leva em conta a modelagem geológica.

Efficient Implementation of Marching Cubes’ Cases with Topological Guarantees. Thomas Lewiner, Hélio Lopes, Antônio Wílson Vieira, Geovan Tavares. JGT (Jornal of Graphics Tools) 8(2):1-15, 2003. (código fonte) (PDF 691 KB) (Entrada BibTeX)

Resumo: O método Marching Cubes oferece um acesso visual a dados experimentais e teóricos. A implementação deste método é em geral baseada numa pequena tabela de consulta. Muitos melhoramentos e otimizações deste método ainda usam esta tabela. Entretanto, esta tabela pode criar quebras e inconsistências na topologia da superfície resultante. Esse artigo introduz uma implementação completa do método Marching Cubes 33 do Chernyaev para garantir a topologia do resultado. Alem disso, completa o artigo original na resolução das ambigüidades e enfatiza o lado da implementação.

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Colaboradores:

Zicheng Liu (Microsoft - USA)
William Robson Schwartz (UFMG, MG - Brasil)
Paulo Lelis J. Drews (FURG, RS - Brasil)
Erickson R. Nascimento (Verlab DCC-UFMG, Belo Horizonte - Brasil)
Gabriel Leivas Oliveira (Verlab DCC-UFMG, Belo Horizonte - Brasil)
Armando Alves Neto (Verlab DCC-UFMG, Belo Horizonte - Brasil)
Douglas G. Macharet (Verlab DCC-UFMG, Belo Horizonte - Brasil)

Mario F. Montenegro Campos (Verlab DCC-UFMG, Belo Horizonte - Brasil): Orientador de Doutorado.

Hélio Lopes (PUC-Rio, Departamento de Matemática - Brasil): Orientador de dissertação de mestrado.
Geovan Tavares (PUC-Rio, Departamento de Matemática – Brasil ): Co-orientador de dissertação de mestrado.
Luiz Velho (IMPA, Laboratório VISGRAF – Brasil) .
Thomas Lewiner (PUC-Rio, Departamento de Matemática - Brasil)
Rogerio Santos (PETROBRÁS, Exploração de Petróleo - Brasil).

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Atividades atuais:

· Pesquisa em reconhecimento de ações em núvens de pontos 3D;

· Pesquisa em clustering e operações booleanas em núvens de pontos.

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Downloads:

Apostila sobre Editor de Equações do MS-Word ( arquivo Equation.zip )

Espaços Métricos – Taximetrica ( arquivo taximetria.doc )

Teoria de Números – Os Primos Esquecidos (arquivo primosesquecidos.doc)

Procedimento em Maple para Somas de Riemann a 2 variáveis (rieman3d.mws)

Apostila Maple.zip) para Introdução ao Cálculo

Os seguintes aplicativos estão disponíveis para download na forma executável. Para executar, clique no link correspondente e copie o arquivo para seu computador. As bibliotecas glu32.dll e glut32.dll são necessárias para abrir os aplicativos. Para ter acesso aos fontes, entre em contato por e-mail.

Download	Fractal em 2D: Neste aplicativo, construimos o Fractal de Mandelbrot e disponibilizamos uma ferramenta de zoom que investiga detalhes da imagem tão pequenos quanto permitido pela aritmética de ponto flutuante do computador.
Download	Fractal em 3D: Partimos de um tetrahedro regular e, analogamente ao “floco de neve”, subdividimos cada face originando um novo tetrahedro. Curiosamente, o objeto resultante deste processo converge para um cubo.
Download	CSG: Este aplicativo permite a construção de diversos objetos geometricos apartir de operações booleanas entre hiper-espaços definidos por funções implícitas de primitivas básicas como esferas, cilindros, torus, etc...
Download	Malhas: Este aplicativo visualiza malhas triangulares gravadas em formato PLY e oferece ainda, recursos como simplificação e refinamento de malhas.
Download	Cantor3D: Nesse aplicativo, construímos o Fractal do Terço Médio iniciando com um cubo, em vez de um segmento, como usualmente se inicia. O Fractal do Terço Médio, obtido a partir do conjunto de Cantor, é uma notável construção do engenho humano consistindo-se em um conjunto de dimensão não inteira.